图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及医学，特别是涉及一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、医学图像分割能够从特定组织图像中提取关键信息，是临床实践中的关键组成部分，分割后的医学图像被提供给医生用于组织体积的定量分析、诊断、病理改变组织的定位、解剖结构的描绘、治疗计划等不同任务。因此，如何对医学图像进行有效分割，提高医学图像的分割效果是本领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像分割效果的图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。

2、第一方面，本申请提供了一种图像分割方法，包括：

3、对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图；所述目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；所述第一目标特征图和所述第二目标特征图为从不同角度对所述待分割图像进行特征提取得到的特征图；

4、基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像。

5、在其中一个实施例中，所述对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图，包括：

6、对所述待分割图像进行嵌入处理，得到所述待分割图像的图像嵌入向量；

7、对所述图像嵌入向量进行特征提取，得到所述待分割图像的第一目标特征图；

8、将所述图像嵌入向量进行转置，得到转置后的图像嵌入向量；

9、对所述转置后的图像嵌入向量进行特征提取，得到所述待分割图像的第二目标特征图。

10、在其中一个实施例中，所述待分割图像包括三维待分割图像，所述第一目标特征图包括目标空间特征图；所述对所述图像嵌入向量进行特征提取，得到所述待分割图像的第一目标特征图，包括：

11、对所述图像嵌入向量进行空间特征提取，得到所述待分割图像的初始空间特征图；

12、将所述初始空间特征图输入至空间适应器进行自适应学习，得到所述目标空间特征图。

13、在其中一个实施例中，所述待分割图像包括三维待分割图像，所述第二目标特征图包括目标深度特征图；所述对所述转置后的图像嵌入向量进行特征提取，得到所述待分割图像的第二目标特征图，包括：

14、对所述转置后的图像嵌入向量进行深度特征提取，得到所述待分割图像的初始深度特征图；

15、将所述初始深度特征图输入至深度适应器中进行自适应学习，得到所述目标深度特征图。

16、在其中一个实施例中，所述基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像，包括：

17、将所述第二目标特征图进行转置，得到转置后的第二目标特征图；

18、将所述第一目标特征图和所述转置后的第二目标特征图进行融合，得到融合特征图；

19、基于所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像。

20、在其中一个实施例中，所述基于所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像，包括：

21、获取交互提示信息；

22、基于所述交互提示信息和所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像。

23、在其中一个实施例中，所述基于所述交互提示信息和所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像，包括：

24、将所述图像嵌入向量和所述交互提示信息进行关联，得到关联信息；

25、基于所述关联信息和所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像。

26、第二方面，本申请还提供了一种图像分割装置，包括：

27、提取模块，用于对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图；所述目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；所述第一目标特征图和所述第二目标特征图为从不同角度对所述待分割图像进行特征提取得到的特征图；

28、分割模块，用于基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像。

29、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

30、对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图；所述目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；所述第一目标特征图和所述第二目标特征图为从不同角度对所述待分割图像进行特征提取得到的特征图；

31、基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像。

32、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

33、对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图；所述目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；所述第一目标特征图和所述第二目标特征图为从不同角度对所述待分割图像进行特征提取得到的特征图；

34、基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像。

35、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

36、对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图；所述目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；所述第一目标特征图和所述第二目标特征图为从不同角度对所述待分割图像进行特征提取得到的特征图；

37、基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像。

38、上述图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质，对待分割图像进行特征提取，得到待分割图像的目标特征图，基于目标特征图对待分割图像进行分割处理，得到待分割图像中的感兴趣区域图像；目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；第一目标特征图和第二目标特征图为从不同角度对待分割图像进行特征提取得到的特征图。由于现有的图像分割方法获取的图像特征单一，导致图像分割效果较差，本申请实施例中，基于不同角度对待分割图像进行特征提取得到第一目标特征图和第二目标特征图，利用第一目标特征图和第二目标特征图对待分割图像进行分割处理，可以提高待分割图像的分割准确性。而且，本申请提出的方法，不仅可以对二维图像进行分割，也适用于三维图像的分割，提高了图像分割的普适性。

技术特征：

1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待分割图像进行特征提取，得到所述待分割图像的目标特征图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待分割图像包括三维待分割图像，所述第一目标特征图包括目标空间特征图；所述对所述图像嵌入向量进行特征提取，得到所述待分割图像的第一目标特征图，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待分割图像包括三维待分割图像，所述第二目标特征图包括目标深度特征图；所述对所述转置后的图像嵌入向量进行特征提取，得到所述待分割图像的第二目标特征图，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述待分割图像中的感兴趣区域图像，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述交互提示信息和所述融合特征图对所述待分割图像进行分割处理，得到所述感兴趣区域图像，包括：

8.一种图像分割装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。对待分割图像进行特征提取，得到待分割图像的目标特征图，基于目标特征图对待分割图像进行分割处理，得到待分割图像中的感兴趣区域图像；目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图。由于现有的图像分割方法获取的图像特征单一，导致图像分割效果较差，本申请实施例中，基于不同角度对待分割图像进行特征提取得到第一目标特征图和第二目标特征图，利用第一目标特征图和第二目标特征图对待分割图像进行分割处理，可以提高待分割图像的分割准确性。而且，本申请提出的方法，不仅可以对二维图像进行分割，也适用于三维图像的分割，提高了图像分割的普适性。技术研发人员：宋鑫磊受保护的技术使用者：上海联影智元医疗科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4